機械学習をやりたいけれど、どこから手をつけていいか分からない人のために - Qiita
要約 機械学習をやりたいけれど、どこから手をつけていいか分からない。 → まずは機械学習の全体像を調べて、自分が解きたい問題にあった分野の見当をつけよう！ 投稿の目的 機械学習について、自分の学習記録を投稿いたします。 学習記録とは書いていますが、ただの備忘録ではなく、以下の目的から誰かに読んでいただくことを想定しています。 自分の解釈についてフィードバックを得たい。 自分の考えをわかりやすく人に伝える力を付けたい。 せっかくだし、自分と同じ内容を勉強している人には役立ててもらいたい。 はじめに これは機械学習以外にも言えることですが、専門技術というのは理論と実践が１セットになっています。 この両輪を回して初めて専門技術を習得することができます。 そして、理論と実践を修めるには大きく２つのアプローチ方法があります。 先に理論を修め、それを実問題に適用する人（理論（1）→実践先（N）） 先に
プログラミングをスマホで学べる時代がきた！ほぼ無料のプログラミング学習アプリ7選 - paiza times
Photo by Laura Bittner こんにちは。谷口です。 最近スマホでプログラミング学習できるアプリが増えてきました。いつでもどこでもスマホで手軽に学べるアプリがあれば学習がはかどりますよね！ 実際に本格的なシステムを実装する…となると環境設定なども必要になりますし、PCを使わないとできないことが多いです。しかし、初心者の方が学習をするのであれば、現在はスマホでもかなりのことができるようになっています。 そこで今回はスマホでプログラミング関連の学習ができるアプリを7個ご紹介していこうと思います。 ■プログラミングの概念が学べるアプリ ◆プログラミング基本中の基本入門 あなたの素質をチェック 【iOS】 ■子供向けビジュアルプログラミングアプリ ◆Foos コード学習 【iOS/Android】 ◆Digital Puppet (デジタル パペット) - プログラミングパズル 【
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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